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研究检索执行命令clawhub未标认证来源可访问clear审计通过

llmboosterllmbooster 搜索

Agent Skill

llmbooster 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

5,265

周安装

213

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,653
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:llmbooster(llmbooster 搜索)
来源仓库:https://github.com/danlct27/llmbooster
安装命令:
openclaw skills install llmbooster
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install llmbooster

简介

用于提升 LLM 输出质量的 4 步思维框架工具。

  • 实施计划→草案→自我批评→完善的结构化推理流程。适用宿主包括 OpenClaw,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。
  • 有效提高低性能 LLM 的响应准确性和逻辑严谨性。
  • 安装前建议确认权限范围、维护状态及是否影响系统稳定性。
  • llmbooster 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

SKILL.md

name
llmbooster
description
A 4-step thinking framework to boost LLM output quality. Enforces structured reasoning (Plan → Draft → Self-Critique → Refine) to improve low-end LLM responses. No LLM endpoint needed - LLM follows the framework itself. Triggered by "detailed analysis", "in-depth analysis", "use booster", or /booster command.
metadata
openclaw
emoji
🚀
requires
bins
[]

LLMBooster Skill

A Thinking Framework, Not an Automation Tool

LLMBooster is a 4-step thinking framework that improves LLM output quality through structured reasoning. No LLM endpoint needed - the LLM follows the framework itself.

Core Philosophy

Problem with low-end LLMs: Jump to conclusions, miss details, lack self-review.

Booster solution: Enforce structured thinking process.

Plan → Draft → Self-Critique → Refine

Trigger Conditions

  • User says "use booster", "booster", or "/booster"
  • User requests: "detailed analysis", "in-depth analysis", "help me analyze"
  • User requests: "improve quality", "detailed analysis"
  • User asks for evaluation, comparison, or decision support
  • User requests code review or technical documentation
  • User asks complex questions (lengthy tasks, multi-step problems)

How It Works

LLM executes the framework itself, no Python calls needed:

  1. LLM reads prompts/plan.md → Create structured plan
  2. LLM reads prompts/draft.md → Write complete draft
  3. LLM reads prompts/self_critique.md → Review issues
  4. LLM reads prompts/refine.md → Polish final output

Command Handling

When user enters /booster command, execute:

cd ~/.openclaw/workspace/skills/llmbooster && python3 -c "
from config_loader import ConfigLoader
from state_manager import SkillStateManager
from cli_handler import CLICommandHandler

loader = ConfigLoader()
config = loader.load('config.schema.json')
state_mgr = SkillStateManager(config)
cli = CLICommandHandler(state_mgr)
result = cli.handle('/booster status')
print(result.message)
"

CLI Commands

CommandDescription
/booster enableEnable LLMBooster
/booster disableDisable LLMBooster
/booster statusShow current status
/booster statsShow usage statistics
/booster depth <1-4>Set thinking depth
/booster helpShow help

Thinking Depth

DepthStepsQualitySpeedUse Case
1Plan★★☆☆FastestQuick analysis, brainstorm
2Plan → Draft★★★☆FastGeneral tasks, simple Q&A
3+ Self-Critique★★★★MediumCode review, technical docs
4Full pipeline★★★★★SlowestImportant docs, complex analysis

Visual Feedback

When executing, Booster displays:

🚀 **Booster Pipeline Started**: Analyzing task...
────────────────────────────────────────
🚀 Booster [█░░░░] Step 1/4: **Plan**
✅ Plan completed (2.3s)

🚀 Booster [██░░░] Step 2/4: **Draft**
✅ Draft completed (5.1s)

🚀 Booster [███░░] Step 3/4: **Self-Critique**
✅ Self-Critique completed (1.8s)

🚀 Booster [████] Step 4/4: **Refine**
✅ Refine completed (3.2s)
────────────────────────────────────────
✅ **Booster Complete** - 4 steps, 12.4s total

Prompt Templates

All templates are in prompts/ directory:

  • plan.md - Step 1: Create structured plan
  • draft.md - Step 2: Write complete draft
  • self_critique.md - Step 3: Review and list improvements
  • refine.md - Step 4: Apply improvements

Why It Works

Low-End LLM ProblemBooster Solution
Jumps to conclusionsPlan step forces structured thinking
Misses detailsDraft step requires complete coverage
No self-reviewSelf-Critique step finds issues
Rough outputRefine step polishes final result

Usage Statistics

/booster stats
# 📊 **Booster Statistics**
# ───────────────────────
# Status: enabled
# Thinking Depth: 4
# Tasks Processed: 5
# Last Used: 2026-03-22T09:30:00

Files

FilePurpose
SKILL.mdSkill definition + trigger conditions
README.mdDocumentation
booster.pyCore module + helpers
cli_handler.pyCLI command processing
state_manager.pyState + statistics
stream_handler.pyVisual feedback
config_loader.pyConfig loading
prompts/*.mdStep prompt templates

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

84.05%
按下载量换算1,389

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

执行命令

安装流程涉及命令执行,可能通过 openclaw skills install llmbooster 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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